Count with join、subquery和group by - 腾讯云开发者社区

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gorm聚合查询group结合join和count

思路就是通过article表来分别join成果product表、user表和project表，然后group里用productid来筛选，最后再用projectid筛选。...err error) { db := GetDB() db.Order("total desc").Table("article").Select("product_id as productid, count...Joins("left JOIN product on product.id = article.product_id")....Joins("left JOIN user on user.id = product.uid").Group("product.uid")....Joins("left JOIN project on project.id = product.project_id").Where("project.id=?", pid).

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GROUP BY与COUNT用法详解

聚合函数在介绍GROUP BY 和 HAVING 子句前，我们必需先讲讲sql语言中一种特殊的函数：聚合函数，例如SUM, COUNT, MAX, AVG等。...用聚合函数把这三条记录整合成一条记录count(DepartmentName) WHERE和 HAVING HAVING子句可以让我们筛选成组后的各组数据。...（AREA_ID和AREA_NAME相关联，CITY_ID,CITY_NAME相关联）第一步: sql1: select COUNT(*) as COUNT,AREA_ID,AREA_NAME,CITY_ID...,CITY_NAME from DW_DM_RE_RC group by AREA_ID,AREA_NAME,CITY_ID,CITY_NAME 这里COUNT显示的是以AREA_ID和CITY_NAME...) T1 LEFT JOIN ( SELECT COUNT(*) AS COUNT,AREA_ID,AREA_NAME FROM DW_DM_RE_RC GROUP BY AREA_ID

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count(distinct) 与group by 浅析

与count(distinct)都是很常见的操作。...count(distinct colA)就是将colA中所有出现过的不同值取出来，相信只要接触过数据库的同学都能明白什么意思。...count(distinct colA)的操作也可以用group by的方式完成，具体代码如下： select count(distinct colA) from table1; select count...group by的实现方式是先将colA排序。...总结起来就是，count(distinct)吃内存，查询快；group by空间复杂度小，在时间复杂度允许的情况下，可以发挥他的空间复杂度优势。

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hive regex insert join group cli

(*) WHERE a.foo > 0 GROUP BY a.bar; hive> INSERT OVERWRITE TABLE events SELECTa.bar, count(*) FROM invites...’ SELECT pv_users.age, count(DISTINCT pv_users.userid) GROUP BY pv_users.age; hive.map.aggr...c.LEFT，RIGHT 和 FULLOUTER keyword用于处理 join 中空记录的情况。...= c.key) 先 join a 表到 b 表，丢弃掉全部join key 中不匹配的记录，然后用这一中间结果和 c 表做 join。...和a.key），然后我们再和 c 表 join 的时候，假设c.key 与 a.key 或 b.key 相等，就会得到这种结果：NULL, NULL, NULL, c.val。

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count(1)count(*)和count(列名)区别

1、效果上： count(1)忽略所有列，用1代表行，不会忽略为NULL列。 count(*)含所有列，不会忽略为NULL列。...count(列名)只含列名那列，忽略列值为null的计数，而不忽略空字符串或者0，即某个字段值为NULL时，不统计。 2、效率上：若列名是主键，count(列名)比count(1)快。...若列名不是主键，count(1)比count(列名)快。若多个列没有主键，则 count（1）效率优于 count（*）。...若存在主键，则 select count（主键）的执行效率是最优的。若表只有一个字段，则 select count（*）最优。

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性能大PK count(*)、count(1)和count(列)

印象中网上有些“XX 面试官”系列的网文也有过类似问题的讨论，那 MySQL 统计数据总数 count(*) 、count(1)和count(列名) 哪个性能更优呢？今天我们就来聊一聊这个问题。...count(*) 性能与存储引擎相关我们都知道，MySQL 常见的存储引擎有两种：MyISAM 和 InnoDB。...count(1) 和 count() 对比当表的数据量大些时，对表作分析之后，使用 count(1)还要比使用 count(*)用时多了！...从执行计划来看， count(1) 和 count(*)的效果是一样的。但是在表做过分析之后， count(1) 会比 count(*)的用时少些（1w以内数据量），不过差不了多少。...因为 count(*)自动会优化指定到那一个字段，所以没必要去 count(1)，用 count(*) sql会帮你完成优化的，因此：count(1) 和 count(*)基本没有差别！

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MYSQL Count(*)和Count(1)区别

在SQL Server中Count(*)或者Count(1)或者Count([列])或许是最常用的聚合函数。很多人其实对这三者之间是区分不清的。...往常我经常会看到一些所谓的优化建议不使用Count(* )而是使用Count（1），从而可以提升性能，给出的理由是Count( *)会带来全表扫描。而实际上如何写Count并没有区别。 ...Count(1)和Count(*)实际上的意思是，评估Count（）中的表达式是否为NULL，如果为NULL则不计数，而非NULL则会计数。...比如我们看代码1所示，在Count中指定NULL（优化器不允许显式指定NULL，因此需要赋值给变量才能指定）。

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MySQL的count(*)、count(1)和count(列名)区别

）比count（*）快若表只有一个字段，count（*）最快 count(1)跟count(主键)一样，只扫描主键 count(*)跟count(非主键)一样，扫描整个表明显前者更快。...执行效果 count(1) V.S count(*) 表数据量大，对表分析后，用count(1)还要比用count()用时多！执行计划看，count(1)和count(*)效果一样。...因为count(*)会自动优化指定到那一个字段。所以没必要去count(1)，用count(*)，sql会帮你完成优化。因此：count(1)和count(*)基本无差。...count(*) count(1) count(列名) count(*)包括所有列，相当于行数。统计结果时，不忽略列值为NULL count(1)包括了忽略所有列，1代表代码行。...(name), count(1), count(*), count(age), count(distinct(age)) -> from counttest -> group by name

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IT咨询顾问:group by与join引发的项目救火

我又一次进行了项目救火，这次的原因是group by与join胡乱的堆彻导致的整个业务系统审核流程发生严重的错误。基础的sql表关联，group by,子表都理不清。 ...他们的原产sql SELECT * from customer c LEFT JOIN insurance i on c.customerId=i.customerId and c.insertTime...解决方案 join的时候是几个字段，group by就几个字段，加上insertTime即可 SELECT * from customer c LEFT JOIN insurance i on c.customerId...他的unit的判断放在join后的where条件上 SELECT * from customer c LEFT JOIN insurance i on c.customerId=i.customerId...where c.flow='1' GROUP BY c.customerId 这个客户本来是该上海机构去审核 ?

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left join 和 join 和right join的区别

左表和右表两张表 left join : 左表全部和右表的交集 join : 左表和右表的交集 right join : 右表全部和交集部分

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【数据库】count(*),count(1)和count(列)

最近写了一些SQL，在用count进行统计的时候，我一般都习惯用count（*）,看同事的代码有事会用count（1），那么count（*），count（1）和count（某一列）有什么区别呢？...首先从查询结果来看： count（*）和count（1）统计的是整张表的所有行。...count（列）：如果统计的列不允许为null，则统计的也是所有行，当这一列有null值时，count将忽略null的行。...于是在自己的数据库里进行测试: 1.4000+数据，查询时间一样，都是0.003 sec 2.14W+数据，count(1): 0.078 sec count...(*): 0.059 sec count(id): 0.067 sec 从结果上来看，是count（*）比较快。

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MySQL中count(字段) ，count(主键 id) ，count(1)和count(*)的区别

注：下面的讨论和结论是基于 InnoDB 引擎的。首先要弄清楚 count() 的语义。...所以，count(*)、count(1)和count(主键 id) 都表示返回满足条件的结果集的总行数；而 count(字段），则表示返回满足条件的数据行里面，参数“字段”不为 NULL 的总个数。...count(可空字段) 扫描全表，读到server层，判断字段可空，拿出该字段所有值，判断每一个值是否为空，不为空则累加 count(非空字段)与count(主键 id) 扫描全表，读到server层，...注意：count(1)执行速度比count(主键 id)快的原因：从引擎返回 id 会涉及到解析数据行，以及拷贝字段值的操作。 count(*) MySQL 执行count(*)在优化器做了专门优化。...性能对比结论 count(可空字段) count(非空字段) = count(主键 id) count(1) ≈ count(*)

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MySQL中count(字段) ，count(主键 id) ，count(1)和count(*)的区别

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MySQL中count(*)、count(主键id)、count(字段)和count(1)那种效率更高？

但是，在实际使用过程中，我们可能会遇到不同的 COUNT 函数写法，比如 COUNT(*)、COUNT(主键id)、COUNT(字段) 和 COUNT(1)，这些写法在效率上有何差别呢？...但需要注意的是，只有在表没有 WHERE 子句和 GROUP BY 子句时，才能使用这种优化方式。...COUNT(字段) 表示计算该字段不为 NULL 的记录数，而 COUNT(1) 表示计算所有行数，这里需要注意的是，COUNT(1) 和 COUNT(*) 的作用是相同的。...综上所述，我们可以得出以下结论：当查询的表中不存在 WHERE 子句和 GROUP BY 子句时，COUNT(*) 可能比 COUNT(主键id) 稍微快一点。...在单表查询时，COUNT(1) 和 COUNT(字段) 的性能通常相同，因为它们使用的优化方案也相同。在多表查询时，COUNT(1) 通常比 COUNT(字段) 更快。

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MySQL中count(*)、count(主键id)、count(字段)和count(1)那种效率更高？

在select count(?) from t这样的查询语句里面，count(*)、count(主键id)、count(字段)和count(1)等不同用法的性能，有哪些差别。...所以，count(*)、count(主键id)和count(1) 都表示返回满足条件的结果集的总行数；而count(字段），则表示返回满足条件的数据行里面，参数“字段”不为NULL的总个数。...所以结论是：按照效率排序的话，count(字段)count(主键id)count(1)≈count(*)，所以我建议你，尽量使用count(*)。...其实，把计数放在Redis里面，不能够保证计数和MySQL表里的数据精确一致的原因，是这两个不同的存储构成的系统，不支持分布式事务，无法拿到精确一致的视图。...InnoDB引擎支持事务，我们利用好事务的原子性和隔离性，就可以简化在业务开发时的逻辑。这也是InnoDB引擎备受青睐的原因之一。

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大白话讲解Mysql执行计划

subquery 和外部表无关联 subquery(标量子查询)执行计划没错误，不代表sql执行没错(不能超过1行数据，subquery return more than 1 row) dependent...subquery 必须依附于外面的值 scala subquery(和外部有关系的标量子查询) exists derived unin/union all group by distinct 聚合函数...5.7中optimizer_switch='derived_merge=on'可以把简单subquery打开成join derived_merge为on时被驱动表的连接条件要有索引，为off时被驱动表结果集要小...中使用hint QB_NAME，外层使用这个hint 1.3 table NULL 表示不使用任何表使用dual extra中出现select tables optimized away,多见于count...optimized away 查询中只有min、max的时候出现，有时候count貌似也会出现联合主键，其中任一一个字段用等值查询，查出另一个字段的min或max，且不能包含group by Using

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数据库COUNT(*)、COUNT(字段)和COUNT(1)的异同

(常量) 和 COUNT(\*)表示的是直接查询符合条件的数据库表的行数。...至此，我们介绍完了MySQL数据库对于COUNT(*)的优化，这些优化的前提都是查询语句中不包含WHERE以及GROUP BY条件。...所以，对于COUNT(1)和COUNT(*)，MySQL的优化是完全一样的，根本不存在谁比谁快！建议使用COUNT(*)！...主要用法有COUNT(*)、COUNT(字段)和COUNT(1)。...当然，这些优化的前提都是没有进行where和group的条件查询。

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理解PG如何执行一个查询-2

嵌套循环算子可用于执行内连接、左外连接和联合。因为不处理整个内表，所以它不能用于其他连接类型：全连接和右连接。 Merge Join Merge Join算子也是连接2个表。...Hash和Hash Join Hash和Hash Join算子一起工作。需要2个输入集，也称为外表和内表。...创建hash表后，hash join会读取外表每一行，对连接列（从外表）进行hash，并在临时hash索引种搜索匹配值。Hash join算子可用于执行内连接、左外连接和联合。...Subquery Scan和Subplan Subquery Scan算子用于union子句；subplan用于子选择。这些算子扫描他们的输入集，将每一行添加到结果集种。...2）INTERSECT ALL：如果count(outer) > 0且count(inner) > 0 ，则将该行的n 个副本写入结果集；其中n是较大的count(outer)和count(inner)

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MySQL中count(*)、count(主键id)、count(字段)和count(1)那种效率更高？「建议收藏」

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SQLAlchemy之查询

如想要根据年龄进行分组，来统计每个分组分别有多少人 r = session.query(User.age, func.count(User.id)).group_by(User.age).all() having...r = session.query(User.age, func.count(User.id)) .group_by(User.age).having(User.age < 18).all() join...join分为left join（左外连接）和right join（右外连接）以及内连接（等值连接）。在sqlalchemy中，join完成内连接。...group_by(User.id) .order_by(func.count(Article.id).desc()) .all() print(result) # 结果:列表 result = session.query...(User) .join(Article) .group_by(User.id) .order_by(func.count(Article.id).desc()).all() print(result

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gorm聚合查询group结合join和count

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count(distinct) 与group by 浅析

hive regex insert join group cli

count(1)count(*)和count(列名)区别

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MYSQL Count(*)和Count(1)区别

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MySQL中count(字段) ，count(主键 id) ，count(1)和count(*)的区别

MySQL中count(字段) ，count(主键 id) ，count(1)和count(*)的区别

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